大数据分析技术在风电机组异常预测中的应用

• 作者: 于天笑
• 来源期刊: 通信电源技术
• 关键词: 大数据 风电机组 异常检测 云计算
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 研制开发
• 页码范围: 37-38,40
• 页数: 3页
• 字数: 3021字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19399/j.cnki.tpt.2019.06.014

摘要

受复杂多变的运行工况影响,风电机组存在状态监测数据量大、类型多样及复杂多源等特点.风电机组状态监测大数据影响下,现有的异常预测方法存在一定不足.基于此,简单分析了风电机组异常预测中的大数据分析技术应用,并探讨了基于大数据分析技术的风电机组异常预测模型体系,最终通过仿真及测试证明了该体系的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于天笑		2	0	0.0	0.0